Nghiên Cứu Các Phương Pháp Học Sâu Cho Bài Toán Phân Loại Văn Bản Tin Tức Tiếng Việt

Phân loại văn bản không chỉ giúp người đọc dễ dàng tìm kiếm thông tin theo chủ đề quan tâm mà còn hỗ trợ các cơ quan, tổ chức quản lý và lưu trữ tài liệu hiệu quả. Việc phân loại thủ công tốn nhiều thời gian và công sức, do đó, việc xây dựng một hệ thống tự động là vô cùng cần thiết. Hệ thống này giúp giảm bớt quá trình gán nhãn thủ công và nâng cao hiệu quả phân loại các bài báo tin tức tiếng Việt. Theo tài liệu gốc, một trong những ứng dụng nổi bật nhất của ứng dụng phân loại văn bản đó chính là hệ thông lọc thư rác của Google áp dụng để loại bỏ các thư có nội dung spam để làm sạch email cho người dùng sử dụng tránh bị nhiễu.

So với các ngôn ngữ giàu tài nguyên như tiếng Anh, tiếng Trung Quốc, tiếng Pháp, các nghiên cứu về phân loại văn bản tiếng Việt còn hạn chế. Điều này đặt ra thách thức trong việc áp dụng các phương pháp đã có và đòi hỏi sự phát triển các kỹ thuật phù hợp với đặc thù của tiếng Việt. Cần có những nghiên cứu chuyên sâu để tìm ra các phương pháp học sâu hiệu quả, tận dụng tối đa các nguồn tài nguyên hiện có và phát triển các công cụ hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tiếng Việt.

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là ứng dụng các kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo để giải quyết bài toán phân loại văn bản tin tức tiếng Việt. Mục tiêu cụ thể bao gồm tìm hiểu các phương pháp phân tích ngôn ngữ tự nhiên, thử nghiệm các phương pháp học sâu để chọn ra phương pháp và giải thuật tốt nhất, thử nghiệm các mô hình phân loại văn bản dựa trên các mô hình học sâu như CNN, LSTM và mô hình BERT, so sánh hiệu quả với các mô hình máy học truyền thống như SVM hay Naïve Bayes, cài đặt và so sánh hiệu quả của các thuật toán trên bộ dữ liệu chuẩn theo các độ đo như độ chính xác, độ phủ và chỉ số F1, và xây dựng một phần mềm minh hoạ nghiên cứu.

Nội dung nghiên cứu bao gồm nghiên cứu các công trình nghiên cứu liên quan và lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nghiên cứu các phương pháp máy học, học sâu và mô hình ngôn ngữ để ứng dụng vào việc nghiên cứu so sánh phương pháp phân loại văn bản tin tức tiếng Việt, nghiên cứu các công trình nghiên cứu liên quan đến bài toán phân loại tiếng Việt để có bức tranh tổng quan nghiên cứu, nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo, tiền xử lý văn bản và ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện máy học ứng dụng trong đề tài, và nghiên cứu thư viện Flask kết hợp với các kỹ thuật xây dựng website để xây dựng ứng dụng minh họa chương trình. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm nghiên cứu tổng luận, phương pháp so sánh, phương pháp nghiên cứu khả thi, và phương pháp phân tích và thiết kế thuật toán.

Mạng tích chập CNN có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ văn bản, giúp giảm bớt công sức của việc thiết kế đặc trưng thủ công. CNN đặc biệt hiệu quả trong việc nhận diện các mẫu cục bộ, như các cụm từ hoặc cấu trúc ngữ pháp đặc trưng cho một chủ đề tin tức. Điều này rất hữu ích trong việc phân loại văn bản tin tức tiếng Việt, nơi mà các chủ đề thường được thể hiện qua các cụm từ và cấu trúc câu đặc biệt.

Mạng hồi quy LSTM có khả năng ghi nhớ thông tin từ quá khứ, giúp nắm bắt được ngữ cảnh dài hạn của văn bản. Điều này rất quan trọng trong việc phân loại văn bản tin tức, nơi mà ý nghĩa của một câu có thể phụ thuộc vào các câu trước đó. LSTM có thể giúp mô hình hiểu được sự liên kết giữa các câu và đưa ra quyết định phân loại chính xác hơn. Theo tài liệu gốc, tác giả Yang và các cộng sự đã nghiên cứu thử nghiệm mô hình CNN trên các bài toán phân loại khác nhau trên mức độ ký tự và đạt hiệu quả tót hơn mô hình CNN trên mức độ từ.

BERT có khả năng học biểu diễn hai chiều của văn bản, tức là xem xét cả ngữ cảnh trước và sau của một từ. Điều này giúp BERT hiểu rõ hơn ý nghĩa của từ trong từng ngữ cảnh cụ thể. Ngoài ra, BERT còn được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu, giúp mô hình có được kiến thức rộng lớn về ngôn ngữ và thế giới. Theo tài liệu gốc, nhiều kiến trúc và mô hình ngôn ngữ khác nhau đã được đề xuất và giải quyết các bài toán khác nhau và mang lại hiệu quả.

PhoBERT là một biến thể của BERT được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Việt, giúp mô hình hiểu rõ hơn đặc thù của ngôn ngữ này. Việc tinh chỉnh PhoBERT cho bài toán phân loại văn bản tin tức tiếng Việt có thể tận dụng tối đa kiến thức về ngôn ngữ và ngữ cảnh của mô hình, mang lại kết quả tốt hơn so với việc sử dụng các mô hình đa ngôn ngữ hoặc các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu tiếng Anh. Theo tài liệu gốc, tác giả Tuan và các cộng sự [14] đã trình bày nghiên cứu áp dụng tinh chỉnh mô hình PhoBERT [15] cho bài toán phân loại tin tức các bài post trên mạng xã hội, ngoài ra tác giả còn so sánh với các mô hình máy học truyền thống khác nhau.

Việc lựa chọn bộ dữ liệu thử nghiệm phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính khách quan và khả năng so sánh của kết quả. Bộ dữ liệu nên bao gồm các bài báo tin tức tiếng Việt thuộc nhiều chủ đề khác nhau, với số lượng mẫu đủ lớn để huấn luyện các mô hình học sâu. Trước khi huấn luyện, cần thực hiện các bước tiền xử lý văn bản như loại bỏ stopword, stemming, lemmatization để làm sạch dữ liệu và giảm thiểu nhiễu. Theo tài liệu gốc, tác giả Dương và cộng sự [19] đã tổng hợp các bộ phân loại nhiều lớp nổi tiếng trong tài liệu và áp dụng chúng để đánh giá trên bộ dữ liệu điểm chuẩn mới của Tin tức Việt Nam (VNNews-01).

Độ chính xác (accuracy), độ phủ (recall) và chỉ số F1 là các độ đo phổ biến được sử dụng để đánh giá hiệu năng của các mô hình phân loại văn bản. Độ chính xác đo lường tỷ lệ các mẫu được phân loại đúng trên tổng số mẫu. Độ phủ đo lường tỷ lệ các mẫu thuộc một chủ đề được phân loại đúng trên tổng số mẫu thuộc chủ đề đó. Chỉ số F1 là trung bình điều hòa của độ chính xác và độ phủ, giúp đánh giá cân bằng giữa hai yếu tố này. Theo tài liệu gốc, kết quả thí nghiệm cho thấy rằng phương pháp SVM cho kết quả tốt hơn phương pháp còn lại.

Nghiên cứu đã đóng góp vào việc tìm hiểu và so sánh hiệu quả của các phương pháp học sâu khác nhau trên bài toán phân loại văn bản tin tức tiếng Việt. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này. Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã xây dựng một ứng dụng minh họa, giúp người dùng dễ dàng trải nghiệm và đánh giá các mô hình phân loại văn bản.

Trong tương lai, có thể tiếp tục nghiên cứu các phương pháp học sâu mới, như Transformer và các biến thể của nó, để cải thiện hiệu quả của các hệ thống phân loại văn bản. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, fine-tuning và transfer learning để tận dụng tối đa các nguồn tài nguyên hiện có. Các hệ thống phân loại văn bản tự động có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như quản lý thông tin, phân tích dư luận và phát hiện tin giả.